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Recherche, optimisation, apprentissage
Louise Reader
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Cet ouvrage à vocation essentiellement pédagogique a pour but d'aider les débutants et praticiens confirmés de l'Intelligence Artificielle à mieux faire le tri dans un ensemble de mécanismes algorithmiques propres à cette discipline et souvent confondus, tels la « recherche », « l'optimisation » et « l'apprentissage ». Le besoin d'un tel écrit s'est fait sentir lorsque l'auteur qui enseigne cette discipline informatique depuis plus de trente ans a constaté de manière accrue la grande confusion régnant dans l'esprit de ses étudiants lorsque ces derniers choisissent de programmer ce qui leur paraît comme l'algorithme et donc le logiciel le plus prometteur pour résoudre le jeu du taquin ou des problèmes de sudoku, un logiciel pour affronter des joueurs humains au jeu du puissance-4, des dames ou des échecs, un logiciel pour jouer aux vétérans Tetris ou au Snake, pour contrôler Super Mario dans le jeu vidéo du même nom, un logiciel capable de trouver le chemin le plus court dans un graphe ou de trouver le parcours le plus rapide traversant toutes les villes par un voyageur de commerce et, finalement, un logiciel capable de distinguer un chien d'un chat sur une photo qu'on lui présente. Et, de fait, les trois mécanismes les plus souvent confondus afin de s'attaquer à ces problèmes sont effectivement la « recherche », « l'optimisation » et « l'apprentissage ». Cet ouvrage théorique mais aussi et surtout pratique enseigne les bases de l'IA en exploitant la force du langage de programmation Python. Tous ces exemples seront donc repris en donnant les clés pour maîtriser l'intelligence artificielle grâce à Python. La troisième édition de cet ouvrage est enrichie et mise à jour. Elle comporte également de nouveaux cas pratiques.
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